La influencia del aprendizaje automático (machine learning) en el marketing digital

La función de marketing está evolucionando rápidamente con los avances en el comercio electrónico, digital y móvil y con los cambios demográficos de los consumidores. Un estudio de 2017 de Forrester indicaba que el comercio electrónico representará el 17,0% de las ventas al por menor en 2022. Esta tendencia indica que cada vez más personas se mueven en línea para realizar sus compras o se ven muy influidas por su actividad digital al realizar compras en la tienda.Por lo tanto, es fundamental tener un profundo conocimiento de los consumidores y aprovechar los avances tecnológicos en rápida evolución para proporcionar una experiencia omnicanal centrada en el cliente.Los profesionales del marketing tienen la misión de ser la "voz del cliente" en la oficina del CEO y desempeñan un papel fundamental para que los consumidores puedan disfrutar de una experiencia personalizada en profundidad. El crecimiento de una organización de marketing está estrechamente relacionado con 3 áreas:

1. Datos 
2. Tecnología de marketing
3. Inteligencia artificial /aprendizaje automático (AI-ML)

Desafíos para lograr la visión

Antes de sumergirnos en el desarrollo de la Inteligencia Artificial / Aprendizaje Automático, es fundamental tener datos de alta calidad de forma integrada para poder realizar el análisis. Muchas empresas todavía tratan con bancos de datos de Excel, conjuntos de datos en silos y datos obsoletos (datos antiguos y no en tiempo real). Esto impide que los equipos de marketing puedan elaborar métricas de informes coherentes y precisas, ya que cada analista de marketing utiliza diferentes pautas de negocio y elabora diferentes números. Por lo tanto, tener una única plataforma de datos consolidada, ya sea en un CRM o CDP (Plataforma de Datos de Clientes) o en un almacén de datos/ lago de datos, es algo que está en juego para cualquier organización. Lo importante es no perderse en estos sistemas, sino comprender que el marketing usa casos para asegurarse de que se ponen en marcha las tecnologías y la infraestructura adecuadas.En este post asumo que la función de marketing ha alcanzado este nivel de madurez para que las empresas puedan mirar más allá de la consolidación de datos y busquen extraer valor de los análisis avanzados. La base de los datos consolidados y en tiempo real es la capacidad de hacer Customer 360º.

Machine Learning para organizaciones de marketing

Una vez que se disponga de datos de alta calidad en un formato viable, el siguiente paso es identificar los casos de uso de Inteligencia Artificial / Aprendizaje Automático para las empresas. A continuación enumeramos los casos de uso más comunes que los profesionales del marketing pueden considerar para personalizar la experiencia para el cliente.

1. Segmentación y targeting
2. Pérdida de clientes
3. Valor del tiempo de vida del cliente
4. Motores de recomendación
5. Modelo de mezcla de marketing
6. Atribución al cliente

Cómo usar el aprendizaje automático en marketing digital

Los mejores profesionales de marketing están utilizando el aprendizaje automático (machine learning) para comprender, anticipar y actuar sobre los problemas que sus prospectos de ventas están tratando de resolver más rápidamente y con más claridad que cualquier competidor. Tener la perspicacia para adaptar el contenido mientras se califican los prospectos de ventas para que cierren rápidamente está siendo estimulado por aplicaciones basadas en el aprendizaje automático capaces de aprender lo que es más efectivo para cada prospecto y cliente. El aprendizaje automático está llevando el contenido contextual, la automatización de la comercialización, incluidas las campañas de comercialización multicanal y la calificación de los clientes potenciales, la personalización y la previsión de ventas a un nuevo nivel de precisión y velocidad.Los departamentos de marketing más sólidos se basan en un sólido conjunto de análisis e indicadores clave de rendimiento (KPI) para medir su progreso hacia los objetivos de ingresos y crecimiento de los clientes. Con el aprendizaje automático, los departamentos de marketing podrán realizar contribuciones aún más significativas al crecimiento de los ingresos, fortaleciendo las relaciones con los clientes durante el proceso.

1) Mejor personalización

Podría decirse que las marcas que venden productos y servicios similares pueden diferenciarse únicamente por la calidad de la experiencia de sus clientes. Y el aprendizaje automático ayuda a los profesionales del marketing a ofrecer una experiencia superior al cliente - a escala.Uno de los ejemplos más obvios es, por supuesto, Netflix, que cuenta con más de 100 millones de miembros en 190 países y que, por lo tanto, ha tenido que ir "más allá de la predicción de la calificación y en la clasificación personalizada, la generación de páginas, la búsqueda, la selección de imágenes, la mensajería y mucho más". Utilizan el aprendizaje por máquina para sugerir el contenido que el espectador tiene más probabilidades de disfrutar, basándose en todo lo que previamente ha visto, ignorado y valorado. Los profesionales del marketing pueden aprovechar la estrategia adoptada por Netflix para optimizar y personalizar las campañas de marketing por correo electrónico o para impulsar la métrica de compromiso general.

2) Un servicio de atención al cliente más rápido

Las investigaciones sugieren que el 79% de los clientes prefieren el chat en vivo para obtener respuestas rápidas a sus preguntas. Estos son los beneficios de los chatbots de servicio al cliente:

• Cero tiempo de espera del cliente
• Disponibilidad 24x7
• Base de datos de conocimientos en constante expansión
• Además, tienen la capacidad de dirigir consultas complejas a sus homólogos humanos

Y no es sólo el servicio al cliente donde los chatbots brillan; incluso pueden ayudar a las marcas con el marketing outbound enviando mensajes de seguimiento a los clientes.

3) Curación de contenido más precisa

Si tu equipo de contenido cura los posts para preparar resúmenes u otro contenido "best of", sabes el tiempo que eso puede llevar. Afortunadamente, hay herramientas de curación basadas en el aprendizaje automático disponibles.Curata y Vestorly son dos de esas herramientas que pueden enviar el contenido correcto a la persona adecuada en el momento adecuado. Estas herramientas reúnen artículos de los destinos online preferidos (blogs, canales de medios sociales, etc.) y personalizan la experiencia del contenido para sus clientes.

4) Creación de contenido inteligente

Revisa cualquier lista de tareas que se espera que la IA automatice, y verás que las que tienen un conjunto de tareas predecibles y repetibles, como el seguimiento, por ejemplo, están precisamente ahí. La creación de contenido no está en esta lista porque está más en el dominio de la creatividad y, por lo tanto, es difícil de automatizar. ¿O no?

• Inteligencia artificial conversacional
• Generación de lenguaje natural (NLG)
• Copyrwriting generado por inteligencia artificial

5) Un impresionante diseño del sitio web y UX

El diseño de la web, aunque es fundamental para el éxito del marketing digital, es un problema importante para los especialistas en marketing. Pero el aprendizaje automático es un salvavidas, ya que puede reunir datos relacionados con las preferencias de los usuarios, los mapas de calor del sitio web, las mejores prácticas de diseño y las pruebas A/B.¿El resultado? Puedes crear diseños web basados en muchos más datos prácticos, en vez de en las conjeturas de un diseñador.

6) Automatización de marketing más sencilla

Según Forrester, el gasto en herramientas de automatización de marketing alcanzará los 25.000 millones de dólares en 2023, y HubSpot, Marketo y Pardot representan el 50% de ese mercado.La automatización de marketing eleva tu estrategia al siguiente nivel. Utiliza el aprendizaje automático para calcular las cifras, aprender de los patrones y los resultados del pasado y proporcionar información fiable -segmentación de los clientes, sugerencias prescriptivas, orientación del contenido y seguimiento- que simplifique su toma de decisiones. A medida que sigue aprendiendo, sigue mejorando. Esa es toda tu cadena de valor de marketing, automatizada, en principio.

7) Publicidad optimizada

La publicidad es un coste importante para los profesionales del marketing digital. La optimización tradicional de las campañas se basa en la toma de decisiones manual como:

• Qué canal de publicidad elegir
• ¿Cuánto inventario de espacio publicitario dispongo para comprar?
• El momento de la publicidad
• La duración de la campaña publicitaria

Por supuesto, como todos los procesos manuales, la efectividad de este proceso está restringida por las limitaciones humanas del trabajo cerebral y el cálculo de cifras. Aprovechar el poder del aprendizaje automático puede optimizar el rendimiento de las campañas de marketing existentes.

8) Campañas automatizadas de marketing por correo electrónico

Los expertos en marketing siempre están buscando un software de automatización de marketing por correo electrónico para mejorar el retorno de la inversión. El marketing por correo electrónico impulsado por machine learning puede ayudar a aprovechar los segmentos de clientes y las personas con diferentes matices, una biblioteca de contenidos y datos sobre los clientes potenciales. ¿El resultado? Los profesionales del marketing pueden hiper-personalizar sus campañas de correo electrónico con facilidad.A continuación, presentamos cuatro formas en las que el aprendizaje automático ayuda específicamente a los profesionales de marketing a mejorar la eficacia de las campañas de correo electrónico:

• Creación de contenido: Redacción de líneas de asunto y mensajes a medida para ayudar a impulsar el compromiso del usuario (qué enviar).
• Segmentación de datos: Definición de reglas para el envío de correos electrónicos a los clientes potenciales (a quién enviar).
• Temporización: Utilización de las respuestas anteriores para determinar el momento adecuado para el envío de correos electrónicos a los clientes potenciales (cuándo enviar).
• Entrega: Mejorar la reputación del dominio de envío, para asegurar la entrega fiable de todos los correos electrónicos (cómo enviar).

Aparte de esto, el aprendizaje automático también permite a los profesionales del marketing crear split tests directamente en las campañas de marketing por correo electrónico, lo que ayuda a aumentar continuamente el retorno de la inversión.

9) Potente gestión de social media

El marketing de social media se ha convertido en el nuevo epicentro de todo el marketing digital. Desde el marketing de contenidos hasta el soporte al cliente, varias funciones cruciales de marketing se realizan ahora a través de Facebook, Instagram, Twitter y YouTube, y el aprendizaje automático ayuda a los profesionales del marketing a utilizar el poder del big data para optimizar sus recursos de medios sociales.He aquí las diferentes formas en que el aprendizaje automático está reinventando los medios sociales y convirtiéndolos en una poderosa plataforma de marketing para las marcas:

• Gestión de la reputación: La gestión de la reputación de los social media es fundamental para construir una imagen de marca sólida, y el aprendizaje automático puede ayudar a los profesionales del marketing a identificar las comunicaciones de los usuarios, las críticas y las quejas en los social media que necesitan respuestas prioritarias. 
• Social Listening: El aprendizaje automático puede analizar terabytes de datos para comprender cómo las audiencias se involucran con temas y tipos de contenido específicos. Las herramientas de escucha social impulsadas por machine learning no sólo rastrean automáticamente las menciones, palabras clave y hashtags de las marcas a través de múltiples fuentes de medios sociales, sino que los conocimientos extraídos de dichos análisis ayudan a las marcas a crear contenido que resuene con su audiencia social a un nivel más profundo.
• Temporalización perfecta: Machine Learning no sólo te ayuda a decidir qué publicar, sino que también te dice cuándo hacerlo. 
• Mejor segmentación de datos: Los algoritmos de aprendizaje automático ayudan a categorizar la enorme variedad de mensajes de medios sociales en grupos. Estos algoritmos están hechos para trabajar con datos no estructurados y pueden usarlos para ofrecer una tremenda comprensión de la demografía, las preferencias y el comportamiento de los usuarios, a través de una segmentación de datos avanzada. Esta segmentación basada en PNL es una alternativa mucho mejor a la segmentación basada en estadísticas que se utiliza tradicionalmente.

10) El marketing de influencers se transforma

Los especialistas en marketing digital saben que no hay que invertir a ciegas en influencers. Están buscando mejores ROI, y los mismos influencers están buscando maneras de demostrar su potencial para los marketeros.El aprendizaje automático utiliza las redes neuronales artificiales (ANN) para categorizar el contenido de las imágenes y los vídeos, aunque no vayan acompañadas de metadatos o hashtags. Esto permite el proceso de relacionar a los influencers con las marcas, basándose en su personalidad.Mediante el procesamiento del lenguaje natural (PNL), las herramientas de marketing basadas en el aprendizaje automático pueden dar más sentido al contenido de vídeo publicado por los influencers, ayudando a las marcas a identificar a los defensores de la marca adecuados y también a mantenerse al tanto de cómo el influencer está realizando el mensaje de la marca. Las ANN pueden ser instruidas para analizar las actuaciones pasadas para desarrollar el sistema de incentivos más beneficioso para los influencers.El aprendizaje automático ayuda a combatir el mayor problema del marketing de los influencers: los influencers con falsos seguidores y los que inflan su rendimiento añadiendo sus falsos seguidores a la cuenta de una marca. Basta con echar un vistazo a cómo las marcas líderes han terminado con falsos seguidores después de las campañas de marketing de influencers.

Conclusión

El aprendizaje automático ha eliminado el desgaste del poder del cerebro humano en asuntos triviales. Esto significa esencialmente que los profesionales del marketing que utilizan el aprendizaje automático para aumentar, optimizar y automatizar sus campañas de marketing, en realidad llegan a invertir su inteligencia en la estrategia sobre las operaciones. Utiliza el aprendizaje automático en todos tus proyectos de marketing, porque ése es el camino a seguir.
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